J urnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Volume 6, Nomor 1, Maret 2017

## Pemanfaatan Metode Forward Chaining Dalam Pengembangan Sistem Pakar Pendiagnosa Kerusakan Televisi Berwarna

## Gusti Ayu Dessy Sugiharni
Sistem Informasi STMIK STIKOM Bali Denpasar, Indonesia dessysugiharni@gmail.com

## Dewa Gede Hendra Divayana
Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha
Singaraja, Indonesia hendra.divayana@undiksha.ac.id
Abstract —Sistem pakar pada penelitian ini merupakan sistem pakar  berbasis  desktop  yang  menghadirkan  solusi  dalam mendeteksi dan memberikan informasi detail tentang kerusakan- kerusakan  pada  TV  berwarna.  Sistem  pakar  ini  menyediakan fasilitas  konsultasi  yang  digunakan  untuk  memudahkan melakukan interaksi tanya-jawab antara sistem dengan pemakai. Sistem  juga  menyediakan  fasilitas  edit  pengetahuan  yang  dapat digunakan  oleh  perekayasa  pengetahuan  dalam  melakukan perubahan  data  pada  basis  pengetahuan.  Metode  penelusuran solusi yang digunakan pada sistem ini adalah adalah penelusuran runut maju ( forward chainning ). Aturan pada basis pengetahuan dimodelkan  sebagai  tabel  keputusan  dengan  memanfaatkan database  Access  serta  bahasa  pemrograman  Visual  Basic  6.0. Pemanfaatan database untuk menyimpan basis pengetahuan dari sistem  pakar  akan  mempermudah  dalam  pembuatan  fasilitas penambahan pengetahuan. Dengan adanya fasilitas penambahan pengetahuan,  perubahan  aturan  pada  basis  pengetahuan  dan pengembangan  sistem  melalui  akuisisi  pengetahuan  yang  baru dapat langsung dilakukan tanpa harus membongkar sistem yang sudah jadi.

## Keywords—Sistem  Pakar,  Kerusakan  TV  Berwarna,  Forward Chaining

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi sekarang ini berjalan sangan cepat dan memegang peranan penting dalam berbagai hal.  Komputer  merupakan  salah  satu  bagian  penting  dalam peningkatan  teknologi  informasi.  Kemampuan  komputer dalam  mengingat  dan  menyimpan  informasi  dapat dimanfaatkan  tanpa  harus  bergantung  kepada  hambatan- hambatan  seperti  yang  dimiliki  pada  manusia,  misalnya  saja kondisi  lapar,  haus  ataupun  emosi.  Dengan  menyimpan informasi  dan  sehimpunan  aturan  penalaran  yang  memadai
memungkinkan  komputer  memberikan  kesimpulan  atau mengambil  keputusan  yang  kualitasnya  sama  dangan kemampuan  seorang  pakar  bidang  keilmuan  tertentu.  Salah satu  cabang  ilmu  komputer  yang  dapat  mendukung  hal tersebut adalah sistem pakar.
Sistem  pakar  merupakan  salah  satu  cabang  kecerdasan buatan  yang  mempelajari  bagaimana  “mengadopsi”  cara seorang  pakar  berpikir  dan  bernalar  dalam  menyelesaikan suatu  permasalahnan,  dan  membuat  suatu  keputusan  maupun mengambil  kesimpulan  dari  sejumlah  fakta  yang  ada.  Dasar dari  suatu  sistem  pakar  adalah  bagaimana  mentansfer pengetahuan  yang  dimiliki  oleh  seorang  pakar  ke  dalam komputer,  dan  bagaimana  membuat  keputusan  atau  engambil kesimpulan berdasarkan pengetahuan itu.
Sampai saat ini sudah ada beberapa hasil perkembangan sistem pakar dalam berbagai bidang sesuai dengan kepakaran seseorang  misalnya  bidang  pendidikan,  kedokteran  maupun bidang  yang  menyangkut  perbaikan  peralatan  elektronik khususnya  televisi  berwarna.  Televisi  berwarna  merupakan salah  satu  peralatan  elektronik  yang  sering  mengalami gangguan  atau  kerusakan  sehingga  dengan  mengandalkan kemajuan di bidang teknologi dan informasi tersebut, kiranya perlu  adanya  pembuatan  sebuah  “Sistem  Pakar  Pendiagnosa Kerusakan  Pada  Televisi  Berwarna”  dan  memberikan  bekal pengetahuan  dan  pembelajaran  yang  menyangkut  kerusakan pada  televisi  berwarna  dengan  memanfaatkan  komputer sebagai media pembelajaran.
Pemilihan  masalah  menyangkut  kerusakan-kerusakan pada  televisi  berwarna  dijadikan  sebagai  sistem  pakar  adalah kenyataan  bahwa  kerusakan-kerusakan  pada  sebuah  televisi berwarna  sering  kali  menggangu  pengguna  televisi,  sehingga perlu  adanya  solusi  untuk  menangani  hal-hal  kerusakan  pada
televisi  berwarna  tersebut  melalui  teknologi  komputer  yang didalamnya  terdapat  software  yang  dapat  membantu memecahkan masalah kerusakan-kerusakan yang terjadi. Sistem  pakar  pada  penelitian  ini  merupakan  sistem  pakar berbasis desktop yang menghadirkan solusi dalam mendeteksi dan memberikan informasi detail tentang kerusakan-kerusakan pada  TV  berwarna.  Sistem  pakar  ini  menyediakan  fasilitas konsultasi  yang  digunakan  untuk  memudahkan  melakukan interaksi  tanya-jawab  antara  sistem  dengan  pemakai.  Sistem juga  menyediakan  fasilitas  edit  pengetahuan  yang  dapat digunakan  oleh  perekayasa  pengetahuan  dalam  melakukan perubahan  data  pada  basis  pengetahuan.  Metode  penelusuran solusi  yang  digunakan  pada  sistem  ini  adalah  adalah penelusuran  runut  maju  ( forward  chainning ).  Aturan  pada basis pengetahuan dimodelkan sebagai tabel keputusan dengan memanfaatkan  database  Access  serta  bahasa  pemrograman Visual  Basic  6.0.  Pemanfaatan  database  untuk  menyimpan basis  pengetahuan  dari  sistem  pakar  akan  mempermudah dalam  pembuatan  fasilitas  penambahan  pengetahuan.  Dengan adanya  fasilitas  penambahan  pengetahuan,  perubahan  aturan pada  basis  pengetahuan  dan  pengembangan  sistem  melalui akuisisi  pengetahuan  yang  baru  dapat  langsung  dilakukan tanpa harus membongkar sistem yang sudah jadi.

## II. KAJIAN PUSTAKA
A. Sistem Pakar Sistem pakar ( expert system ) adalah salah satu bagian dari kecerdasan  buatan  yang  menggabungkan  dasar-dasar pengetahuan  dan  mesin  inferensial  agar  dapat  mengadopsi kemampuan  ahli  menjadi  alat  untuk  memecahkan  masalah seperti apa yang ahli lakukan [1].
Sistem pakar merupakan cabang dari Artificial Intelligence yang  secara  khusus  menggunakan  pengetahuan  untuk memecahkan masalah di tingkat ahli [2]. Sistem Pakar adalah salah  satu  teknik  penalaran  terkenal  yang  digunakan  dalam domain  aplikasi  diagnosis.  Pada  sistem  pakar,  pengetahuan manusia  tentang  keahlian  tertentu  untuk  menyelesaikan  tugas tertentu direpresentasikan sebagai fakta dan aturan dalam basis pengetahuan  [3].  Sistem  Expert  adalah  perangkat  lunak  yang mensimulasikan  kinerja  ahli  dalam  bidang  tertentu.  Sistem pakar  saat  ini  telah  digunakan  di  banyak  daerah  di  mana memerlukan  pengambilan  keputusan  atau  memprediksi dengan  keahlian[4].  Sistem  pakar  adalah  sistem  kecerdasan buatan yang menggabungkan basis pengetahuan dengan mesin inferensi  sehingga  dapat  mengadopsi  kemampuan  ahli  ke dalam  komputer,  sehingga  komputer  dapat  memecahkan masalah seperti sering dilakukan oleh ahli-ahli [5].
Dari  beberapa  definisi  tersebut,  maka  dapat  diambil kesimpulan umum yaitu sistem pakar merupakan sistem yang mengadopsi  kemampuan  para  pakar,  sehingga  sistem  dapat
memecahkan permasalahan pada domain tertentu seperti yang biasanya dilakukan oleh para pakar.
1.  Bentuk Sistem Pakar Ada empat bentuk sistem pakar , yaitu :
a.  Berdiri sendiri. Sistem  pakar  jenis  ini  merupakan software yang berdiri  sendiri  tidak  tergabung  dengan software yang lainnya.
b.  Tergabung. Sistem  pakar  jenis  ini  merupakan  bagian  program yang  terkandung  di  dalam  suatu  algoritma  atau merupakan program dimana di dalamnya memanggil algoritma sub rutin lain.
c.  Menghubungkan ke software lain.
Bentuk  ini  biasanya  merupakan  sistem  pakar  yang menghubungkan  ke  suatu  paket  program  tertentu, misalnya dengan DBMS .
d.  Sistem mengabdi. Sistem  pakar  ini  merupakan  bagian  dari  komputer khusus  yang  dihubungkan  dengan  suatu  fungsi tertentu.  Misalnya  :  sistem  pakar  yang  digunakan untuk membantu menganalisis data radar.
2.  Ciri-ciri Sistem Pakar Sistem  pakar  yang  baik  harus  memenuhi  ciri-ciri sebagai   berikut :
a.  Memiliki fasilitas informasi yang handal.
b.  Mudah dimodifikasi.
c.  Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer.
3.  Struktur Sistem Pakar
Struktur  sistem  pakar  terdiri  dari  dua  bagian  pokok, yaitu lingkungan pengembangan ( development environment )  dan  lingkungan  konsultasi  ( consultation environment ).  Lingkungan  pengembangan  digunakan sebagai pembangun sistem pakar baik dari segi pembangun komponen  maupun  basis  pengetahuan.  Lingkungan konsultasi  digunakan  oleh  seseorang  yang  bukan  ahli untuk berkonsultasi.
4.  Komponen Sistem Pakar
Sistem pakar memiliki beberapa komponen utama yang terdiri dari :
a.  Basis Pengetahuan ( Knowledge Base )
Basis  pengetahuan berisi pengetahuan-pengetahuan dalam  penyelesaian  masalah.  Ada  dua  bentuk pendekatan  basis  pengetahuan  yang  sangat  umum digunakan, yaitu :
1)  Penalaran berbasis aturan ( Rule-Based Reasoning )
Pada  penalaran  berbasis  aturan,  pengetahuan direpresentasikan  dengan  menggunakan  aturan

## J urnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Volume 6, Nomor 1, Maret 2017
berbentuk  : IF  -  THEN .  Bentuk  ini    digunakan apabila  kita  memiliki  sejumlah  pengetahuan  pakar pada  suatu  permasalahan  tertentu,  dan    si  pakar dapat  menyelesaikan      masalah      tersebut    secara berurutan. Disamping itu, bentuk ini juga digunakan apabila  dibutuhkan  penjelasan  tentang  jejak (langkah-langkah) pencapaian solusi.
2)  Penalaran berbasis kasus ( Case-Based Reasoning )
Pada penalaran berbasis kasus, basis pengetahuan  akan  berisi  solusi-solusi  yang  telah dicapai  sebelumnya,  kemudian  akan  diturunkan suatu  solusi  untuk  keadaan  yang  terjadi  sekarang (fakta yang ada). Bentuk ini digunakan apabila user menginginkan  untuk  tahu  lebih  banyak  lagi  pada kasus-kasus  yang  hampir  sama  (mirip).  Selain  itu, bentuk  ini  juga  digunakan  apabila  kita  telah memiliki sejumlah situasi atau kasus tertentu dalam basis pengetahuan.
b.  Motor Inferensi ( Inference Engine )
Motor inferensi ( inference engine ) berisi metodologi  yang  digunakan  untuk  melakukan penalaran  terhadap  informasi-informasi  dalam  basis pengetahuan  serta  digunakan  untuk  memformulasikan konklusi.
Motor inferensi merupakan bagian yang mengandung mekanisme fungsi berpikir dan pola-pola penalaran  sistem  yang  digunakan  oleh  seorang  pakar. Mekanisme  akan  menganalisa  suatu  masalah  tertentu dan  selanjutnya  akan  mencari  jawaban,  kesimpulan atau  keputusan  yang  terbaik.  Karena  itu Inference Engine merupakan bagian terpenting dari sistem pakar yang  berperan  dalam  menentukan  efektifitas  dan efisiensi sistem.
Ada  dua  cara  yang  dapat  dikerjakan  dalam melakukan inferensi, yaitu [6]:
1) Forward Chaining (Alur Maju) Forward  Chaining merupakan  strategi  yang digunakan dalam Sistem Pakar untuk mendapatkan kesimpulan/keputusan yang dimulai dengan menelusuri fakta-fakta dan tempat [7].
Forward  Chaining adalah  pencocokan  fakta atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kiri ( IF dulu).  Dengan  kata  lain,  penalaran  dimulai  dari fakta  terlebih  dahulu  untuk  menguji  kebenaran hipotesis. Pada sistem alur maju, fakta-fakta dalam sistem  disimpan  dalam  memori  kerja  dan  secara kontinyu  diperbaharui.  Keluaran  dalam  sistem merepresentasikan  aksi-aksi  yang  harus  diambil apabila  terdapat  suatu  kondisi  khusus  pada  item-
item  dalam  memori  kerja  atau  sering  disebut kondisi aksi. Kondisi biasanya berupa penambahan atau  penghapusan  item  dalam  memori  kerja. Berikut  contoh inferensi dengan  menggunakan metode alur maju, yaitu :
JIKA demam tinggi dan bintik-bintik merah MAKA  penderita  terkena  penyakit  demam berdarah
2) Backward Chaining (Alur Mundur)
Backward  Chaining adalah  pencocokan  fakta atau  pernyataan  dimulai  dari  bagian  sebelah  kanan ( THEN dulu).  Dengan  kata  lain,  penalaran  dimulai dari  hipotesis  terlebih  dahulu,  dan  untuk  menguji kebenaran hipotesis tersebut harus dicari fakta-fakta yang ada dalam basis pengetahuan.
3)  Antarmuka Pemakai
Antarmuka pemakai merupakan bagian penghubung  antara  program  aplikasi  sistem  pakar dengan  pemakai.  Biasanya  pada  bagian  ini  akan terjadi  dialog  atau  menu-menu  pilihan  yang nantinya  harus  dijawab  oleh  pemakai  agar  sistem pakar  dapat  mengambil  keputusan  berdasarkan jawaban dari pemakai tersebut.

## 5.  Arsitektur Sistem Pakar
Arsitektur sistem pakar terdiri dari tiga bagian pokok atau utama  yang  digunakan  sebagai  acuan  dalam  menyelesaikan suatu  masalah  agar  dapat  memenuhi  kriteria  sistem  pakar tersebut.  Adapun  tiga  bagian  pokok  atau  utama  sistem  pakar itu adalah:
a. Knowledge Acquisition
Facility (fasilitas pengembangan basis pengetahuan).
Banyak sistem pakar mempunyai dedikasi modul untuk mengupdate  proses.  Modul  atau  set  modul  ini  dinamakan dengan Knowledge  Acquisition  Facility (fasilitas pengembangan basis pengetahuan). Informasi pengetahuan terhadap  sebagian  besar  sistem  pakar  akan  diperbaharui dan  akan  bertambah  banyak  dalam  sistem.  Hal  ini dilakukan untuk dapat membantu menyelesaikan masalah. b. Explanation Facility (fasilitas penjelasan).
Salah  satu  fungsi  sebagian  besar  sistem  pakar  akan berisi  pembenaran  (pertanyaan).  Fungsi  pembenaran mengijinkan  kepada  para  user  bertanya  kepada  sistem pakar  untuk  membenarkan  jawaban  atau  memberitahu bahwa sistem sudah terisi.
Explanation facility menyimpan track untuk memberitahu  dan  memberi  konsultasi-konsultasi  dengan bagian  alasan  menggunakan inferensi  engine (mesin kesimpulan)  untuk  memberitahu  hasil.  Dalam  beberapa waktu  selama  sesi  interaktif  dengan  sistem  pakar,  para pengguna dapat bertanya kepada sistem bagaimana sampai
Volume 6, Nomor 1, Maret 2017
sistem  tersebut  dapat  memberi  kesimpulan,  dan explanation facility akan merespon dengan cepat, dan akan memberikan jawaban dengan baik.
c. Self Training Facility (fasilitas belajar adaptif). Para pakar belajar situasi, menyediakan pemberitahuan/informasi  mengamati  hasil  dari  hasil informasi  dan  menyimpan  semua  informasi  ke  dalam memori sistem. Pemberitahuan yang baru ini dikembangkan  dan  pengetahuan  yang  baru  menentukan penambahan  kepakaran  para  pakar.  Pakar  merubah kepakaran mereka di dalam self training facility. Self  training  facility merupakan  tujuan  lain  untuk sistem  pakar.  Ketika  sistem  pakar  memperoleh  fakta  baru maka  selanjutnya    menyimpulkan  semua  prosedur.  Fakta- fakta baru ini semua dapat dibuat pada knowledge base dan kemudian akan dipresentasikan kepada pengguna.
Self training facility menerima fakta-fakta pada sistem pakar  dengan inference  engine untuk  menghasilkan  dan membandingkan  fakta-fakta  yang  berasal  dari domain database ,  maka  secara  langsung  dibuat  basis  data  yang baru.
Self  training  facility juga  akan  mencoba  untuk mengetahui jika fakta spesifik untuk masalah secara umum dalam  general  sistem  pakar. Untuk  lebih  jelasnya, arsitektur sistem pakar dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Arsitektur Sistem Pakar
Ketiga  arsitektur  sistem  pakar  ini  tergabung  menjadi  satu dalam suatu sistem sehingga terlihat kinerja dari sistem pakar ini  sangat  membantu  dalam  suatu  tingkat  penyelesaian terhadap masalah yang ada.
6.  Keuntungan dan Kelemahan Sistem Pakar
a.  Keuntungan Sistem Pakar
Beberapa  keuntungan  penerapan  sistem  pakar  adalah sebagai berikut :
1)  Waktu kerja menjadi lebih hemat.
2)  Pekerjaan menjadi lebih sederhana.
3)  Menjadikan  seorang  yang  masih  awam,  bekerja layaknya seorang pakar.
4)  Arsip  terpercaya  dari  sebuah  keahlian  tertentu, sehingga  bagi  pemakai  sistem  pakar  akan  seolah- olah  berkonsultasi  atau  berkomunikasi  langsung dengan  sang  pakar,  walaupun  pakar  itu  sudah meningal.
5)  Produktititas menjadi meningkat akibat meningkatnya  kualitas  hasil  pekerjaan  /  produksi, meningkatnya  hal  itu  dikarenakan  meningkatnya efisiensi kerja.
6)  Memperluas  jangkauan,  dari  keahlian  seorang pakar.  Dimana  sistem  pakar  yang  telah  disahkan, akan  sama  saja  artinya  dengan  seorang  pakar  yang tersedia  dalam  jumlah  besar  (dapat  diperbanyak dengan  kemampuan  yang  sama  persis),  dapat diperoleh dan dipakai dimana saja.
7)  Dapat menggabungkan kemampuan atau pengalaman seorang pakar dengan para pakar yang lain, sehingga diperoleh sebuah hasil layaknya kita berkonsultasi dengan banyak pakar.
b.  Kelemahan Sistem Pakar
Selain  keuntungan-keuntungan  tersebut  di  atas,  sistem pakar seperti halnya sistem lain, juga memiliki kelemahan diantaranya adalah :
1)  Masalah  dalam  mendapatkan  pengetahuan,  dimana pengetahuan  tidak  selalu  bisa  didapatkan  dengan mudah, karena kadangkala pakar dari masalah yang kita  buat  tidak  ada,  dan  kalaupun  ada  kadang- kadang  pendekatan  yang  dimiliki  oleh  pakar berbeda-beda.
2)  Untuk  membuat  suatu  sistem  pakar  yang  benar- benar  berkualitas  tinggi  sangatlah  sulit  dan memerlukan  biaya  yang  sangat  besar  untuk pengembangan dan pemeliharaannya.
3)  Bisa jadi sistem tidak dapat membuat keputusan.
4)  Sistem pakar tidaklah 100 % menguntungkan. Oleh karena  itu  diuji  ulang  secara  teliti  sebelum digunakan.

## III. METODE PENELITIAN
A. Objek Penelitian
Adapun  objek  dari  penelitian  ini  adalah  sistem  pakar pendiagnosa kerusakan pada televise berwarna.

## J urnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Volume 6, Nomor 1, Maret 2017

## B. Pendekatan Penelitian
Adapun  pendekatan  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah penelitian pengembangan.

## C. Teknik Analisis Data
Analisis  data  tentang  pengembangan  sistem  pakar pendiagnosa kerusakan televisi berwarna menggunakan teknik analisis deskriptif kualitatif.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil
Adapun  hasil  dari  pengembangan sistem  pakar pendiagnosa kerusakan televisi berwarna yaitu berupa aplikasi desktop  yang  memanfaatkan  database  Access  dan  bahasa pemrograman Visual Basic 6.0. Tampilan pertama dari sistem pakar  ini  adalah  diawali  dengan  tapilan  form  login.  Dimana form login ini menyediakan user id dan password untuk para pengguna sehingga pengguna bisa mendapatkan akses ke form utama.  Adapun  tampilan  aplikasi  selengkapnya  dapat  dilihat pada Gambar 2 s/d Gambar 10 berikut ini.

## Gambar 2. Tampilan Form Login
Pada  tampilan  diatas  terlihat  tampilan  form  login  untuk bisa  mendapatkan  akses  ke  form  utama,  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 10 berikut ini.

## Gambar 3. Form Utama
Setelah  muncul  form  utama  seperti  diatas,  maka selanjutnya pengguna dapat mengunakan fasilitas yang sudah disediakan  pada  form-form  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 11 s/d Gambar 17 berikut ini.

## 1. Form Pilih Kerusakan
Gambar 4. Form Pilih Kerusakan
2. Form Diagnosa Kerusakan

## Volume 6, Nomor 1, Maret 2017

## 3. Form Hasil Diagnosis
Gambar 6. Form Hasil Diagnosis
4. Form Penanganan
Gambar 7.Form Penanganan
5. Form Edit Pengetahuan
Gambar 8. Form Edit Pengetahuan
6. Form Input Solusi

## Gambar 9. Form Input Solusi
7. Form Input Jenis Kerusakan

## Gambar 10. Form Input Jenis Kerusakan

## B.  Pembahasan
Aplikasi  sistem  pakar  pendiagnosa  kerusakan  televisi berwarna  dapat  terbentuk  karena  adanya  perancangan konseptual  yang  matang.  Adapun  pembahasan  tentang perancangan konseptual dari sistem pakar ini dapat dijelaskan sebagai berikut.
1.  Perancangan DFD a.  Diagram Konteks
DFD  merupakan  representasi  paling  penting  dan popular  di  dalam  memodelkan  aliran data. DFD juga menggambarkan  sebuah  sistem  sebagai  sebuah  jaringan  dari proses-proses  fungsional,  menghubungkan  satu  sama  lainnya melalui “ pipelines ” dan “ holding thans ” of data . Pada bagian ini penulis menerangkan Data Flow Diagram dari  sistem  yang  telah  dibuat,  dimana  pada  bagian    pertama menjelaskan    Diagram    Konteks    yang  merupakan  awal gambaran  proses  alur  data  secara  keseluruhan.  Adapun
gambar  dari  Diagram  Konteks  dari  sistem  ini  ditunjukkan pada Gambar 11 berikut.
Gambar 11. Diagram Konteks
b.   DFD (Data Flow Diagram) Level
Diagram  Konteks  diatas  akan  dipecah  menjadi  alur  yang lebih  detail  dan  akan  menjadi  DFD  level  seperti  ditunjukan pada Gambar 12 berikut.
1)  DFD Level 0
Gambar 12.Data Flow Diagram Level 0 2)  DFD Level 1 Proses Login
Gambar  13. Data Flow Diagram level 1 Proses login
3)  DFD Level 1 Proses Diagnosis
Gambar 14. Data Flow Diagram level 1 Proses Diagnosis 4)  DFD Level 1 Proses Pengetahuan
Gambar 15. Data Flow Diagram level 1 Proses Pengetahuan 5)  DFD Level 1 Proses Kerusakan

## Gambar 16. Data Flow Diagram Level 1 Proses Kerusakan

## 6)  DFD Level 1 Proses Solusi

## Gambar 17. Data Flow Diagram Level 1 Proses Solusi

## 2.  Perancangan Tabel
Database yang dibuat pada sistem pakar ini adalah sebuah database  yang  diberi  nama  tv,  database  ini  dibuat  dengan menggunakan  Microsoft  Access.  Berikut  ini  adalah  nama- nama tabel yang ada pada database tv.
a.  Tabel Jenis Kerusakan
Tabel 1. Jenis Kerusakan No Key Field Type Length Ket 1 PK ID_Kerusakan Text 50 Nomor setiap kerusakan 2 Jenis_kerusakan Text 255 Jenis-jenis kerusakan yang ada
b.  Tabel Pengetahuan
Tabel 2. Pengetahuan No Key Field Type Length Ket 1 PK ID Text 50 Nomor pengetahuan 2 Pertanyaan Text 255 Pertanyaan yang merujuk pada gejala- gejala kerusakan 3 FaktaYA Text 50 Fakta dari pertanyaan jika jawabanya YA 4 Fakta TIDAK Text 50 Fakta dari pertanyaan jika jawabannya TIDAK 5 Ya Text 50 Aturan baru yang harus dilakukan jika jawabannya YA 6 Tidak Text 50 Aturan baru yang harus dilakukan jika jawabanya TIDAK 7 FK ID_ kerusakan Text 50 Nomor dari setiap jenis kerusakan c.  Tabel List User Tabel 3. List User No Key Field Type Length Ket 1 PK user_id Text 50 Nama pengguna untuk masuk kedalam program 2 Pass Text 50 Password pengguna untuk masuk kedalam program 3 Level Text 50 Level yang menentukan hak akses dari setiap pengguna d.  Tabel Solusi Tabel 4. Solusi No Key Field Type Length Ket 1 PK ID_solusi Text 50 Nomor dari setiap solusi 2 Solusi Memo Jenis jenis solusi yang ada e.  Tabel Temp Tabel 5. Temp No Key Field Type Length Ket 1 PK ID_temp Text 50 Nomor tempat penyimpanan jawaban dari setiap pertanyaan bersifat sementara 2 Fakta Text 50 Tempat penyimpanan fakta dari setiap pertanyaan yang dijawab bersifat sementara
3.   Pemanfaatan Metode Forward Chaining
Metode yang digunakan adalah Metode Forward Chaining (Pelacakan  ke  Depan),  menggunakan  pendekatan  Data  ( Data Driven ).  Aturan forward  chaining dapat  digunakan  untuk menciptakan  beberapa  aturan  baru.  Beberapa  gambar  berikut merupakan Tree dari setiap jenis kerusakan .

## a.  Kerusakan Pada Tegangan (Blok Power Supply)
Gambar 18. Tree Kerusakan Pada Tegangan (Blok Power Supply)

## b.  Kerusakan Pada IC Program/IC Utama/Gambar
Gambar 19. Tree Kerusakan Pada IC Program/IC Utama/Gambar c.  Kerusakan Pada Tuner/Antenna/Sinyal
Gambar 20. Tree Kerusakan Pada Tuner/Antenna/Sinyal d.  Kerusakan Pada Bagian Vertikal/Horizontal
Gambar 21. Tree Kerusakan Pada Bagian Vertikal/Horizontal e.  Kerusakan Pada Suara
Gambar 22. Tree Kerusakan Pada Suara
f.   Kerusakan Pada Input CRT/Warna/RGB
Gambar 23. Tree Kerusakan Pada Input CRT/Warna/RGB

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  sebelumnya,  maka dapat ditarik beberapa kesimpulan antara lain:
1.  Pengembangan sistem pakar untuk diagnosis kerusakan pada televisi berwarna dilakukan dengan pembentukan pohon keputusan (tree) sehingga memiliki kedinamisan dalam manajemen pengetahuan/kepakaran.
2.   Pemilihan bahasa visual basic 6.0 dan database Access akan  memberikan  fleksibelitas  dalam  pengembangan aplikasi.
3.   Pendekatan  pengembangan user  interface dilengkapi dengan  fasilitas  pengenalan  istilah  dan  dokumen penunjang  dapat  memberikan  kemudahan  pemakaian bagi pemakai awam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.B.  Sanjaya,  dan  D.G.H.  Divayana,  “An  Expert  System-Based Evaluation of Civics Education as a Means of Character Education Based on Local Culture in the Universities in Buleleng,” in International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence, Vol. 4, No.12, 2015, pp. 17-21.
[2]  J.C.  Giarratano,  and  G.  Riley,  Expert  Systems  :  Principles  and Programming 4 th Edition. USA : PWS Publishing Co, 2004.
[3]   A.  A.  Hopgood,  Intelligent  Systems  for  Engineers  and  Scientists  (2 nd Edition). USA : CRC Press, 2001.
[4]  Y. Qu, F. Tao, and  H.  Qui,  “A  Fuzzy  Expert  System  Framework  Using Object  Oriented  Techniques,”  in  IEEE  Pacific-Asia  Workshop  on Computational  Intelligence  and  Industrial  Application,  2008,  pp.  474- 477.
[5]  D.G.H.    Divayana,  “Development    of    Duck    Diseases    Expert    System with Applying  Alliance  Method  at  Bali  Provincial  Livestock  Office,” in International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 5, No. 8, 2014, pp.48-54.
[6]  S.  Kusumadewi,  Artificial  Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya). Yogyakarta : Graha Ilmu, 2003.
[7]  I.P.W. Ariawan, D.B. Sanjaya, dan D.G.H. Divayana, “An Evaluation of the  Implementation  of  Practice  Teaching  Program  for  Prospective Teachers  at  Ganesha  University  of  Education  Based  on  CIPP-Forward Chaining,”  in  International  Journal  of  Advanced  Research  in  Artificial Intelligence, Vol. 5, No.2, 2016, pp. 1-5.